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연습 문제

국가별 소득 분포 시각화

seaborn은 matplotlib을 기반으로 하는 통계 데이터 시각화용 Python 라이브러리입니다.

기본적으로 seaborn 패키지의 distplot() 함수는 데이터를 구간으로 묶어 막대로 표시하는 히스토그램을 만들고, 부드럽게 근사한 커널 밀도 추정(KDE) 곡선도 함께 그립니다. 또한 distplot()으로 rugplot이라 불리는 또 다른 형태의 그래프도 만들 수 있는데, 이는 x축을 따라 관측치의 밀도를 표시하기 위해 차트 하단에 표식을 추가합니다.

seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, ...)

이전 연습에서는 분위수 플롯을 만들어 분포의 서로 다른 지점에서 1인당 소득 수준을 상당히 세밀하게 파악했어요. 이번에는 distplot()을 사용해 전체적인 그림을 살펴보겠습니다!

pandas는 pd로 임포트되어 있으며, 이전 연습에서 사용한 income DataFrame이 작업 공간에 준비되어 있습니다.

지침

100 XP
  • seaborn을 sns로, matplotlib.pyplot을 plt로 임포트하세요.
  • .describe()가 제공하는 요약 통계를 출력하세요.
  • .distplot()으로 'Income per Capita' 열의 기본 히스토그램을 그려 표시하세요.
  • 추가 인수로 bins는 50, kde는 False, rug는 True로 설정하여 동일한 데이터의 rugplot을 만들고 표시하세요.